成果简介
甘蔗的出苗数及出苗率一直是大田种植或育种领域非常关注的参数。及时准确地获取蔗苗的数量及分布，可以指导种植户安排补苗等管理，也可以为育种学家提供关键的出苗率数据来评价品种的优劣。本团队通过无人机对苗期的甘蔗田进行低空航拍，在深度学习目标检测框架Faster R-CNN的基础上进行了改进，搭建了基于改进Faster R-CNN的田间幼苗检测与计数系统，实现了低空航拍图像中甘蔗幼苗的检测和计数，还可对添加杂草进行识别。
应用前景
广西共有甘蔗种植面积在1100万亩以上。因为蔗种的原因导致出苗不理想会对甘蔗的产量造成影响。为种植户，尤其是大户及时提供蔗苗出苗信息，可以很好地帮助蔗农进行及时的补种管理，提高蔗农收入。通过技术服务的方式收取蔗农服务费，若按照 每亩20元，每天每人每无人机可以完成100亩的蔗苗统计，则可收入2000元，减去人工及无人机损耗成本按1000计，利润在50%左右。有较好的应用前景。
成熟度
小试
成果展示
图1 检测结果示意图
图2 蔗苗统计软件界面
知识产权情况
成果完成人
电气工程学院：李修华
成果转化，请联系成果与合作处，联系人：王老师，联系电话：0771-3810467。